纺织业

  • 包装密封检测解决方案

    除了判断包装是否密封之外,须进一步确认密封不完全的型态与原因,但因为密封缺陷的型态差异小,且对象表面呈高反光,不论是人眼或AOI皆不易找出缺陷并将之分类。所罗门使用 SolVision工具,由影像定义出密封完好的状态,并与多种缺陷作比较,可实时检出没有密封完整的包装并将缺陷分类。
  • 塑胶扣具瑕疵检测解决方案

    射出成型的扣具生产上最为常见的瑕疵为脱模剂油污、白点、毛边及残屑,其中属油污瑕疵最难检出。结合SolVision AI影像平台工具,分别针对各类表面瑕疵型态执行深度学习,训练完成的AI模型即可实时检出射出成型时产生油污与在内的各类瑕疵。
  • Multi Colored Plastic Round Toy

    纱线瑕疵检测的最佳解决方案

    保有生产效益的同时兼顾纱线质量,是纺织业者最大挑战。现今纱场依以人工检测为主,漏检率高且工时长,不利实际质量要求,传统AOI面对不固定瑕疵时亦难以检测,误判率高。使用SolVision工具使AI学习辨识瑕疵特征,快速且精准地找出各项缺陷,有效改善检测速率、成品良率并降低品检负担。
  • 缎带品质AI检测解决方案

    缎带色彩缤纷的特性使得AOI检测容易因为花纹和颜色变化而发生瑕疵漏检或误判。使用SolVision检测各种颜色、花纹的缎带,能够精确找出裂孔、脱丝等瑕疵的位置、大小及形状,不论是检测速度或是精准度都能达到标准。而透过记录与分析瑕疵的样态,可回溯找出制作过程中的问题所在,改善产品制程。
  • 袜品外观缺陷检测

    袜品瑕疵形态多样,传统AOI适合用于整块布疋的检测,对于不固定的瑕疵检测有困难,且容易发生错杀,仍需人工进行复检。以SolVision工具完成AI模型的训练。可快速且精确地找出瑕疵、分类不同瑕疵并剔除不良品,把关产品质量、提升生产效率,透过对瑕疵进行分类与分析,更能够优化整体制程。